当多个线程几乎同时修改某个共享数据时,需要进行同步控制。 线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源,最简单的同步机制就是引入互斥锁。 互斥锁为我们的资源引入一个状态锁定/非锁定 某个线程要更改共享数据时,先将其锁定,此时,资源的状态为锁定,其他线程不能对其更改;直到该线程释放资源,资源状态变为“非锁定”状态...
我们将使用锁来确保在同一时间内只有一个线程能修改这个列表。 importthreadingimporttime# 创建一个共享列表shared_list=[]# 创建锁对象list_lock=threading.Lock()# 线程要执行的函数defappend_to_list(item,times):for_inrange(times):# 加锁list_lock.acquire()try:shared_list.append(item)print(f"添加{ite...
mutex.acquire()# 上锁g_num +=1mutex.release()# 解锁print("---test2---g_num=%d"% g_num)# 创建一个互斥锁# 默认是未上锁的状态mutex = threading.Lock()# 创建2个线程,让他们各自对g_num加1000000次p1 = threading.Thread(target=test1, args=(1000000,)) p1.start() p2 = threading.Thread(...
import time import threading # 没有用锁的 # 时候,出现多个线程拿到相同资源的现象。 # 如下例中,共享资源变量num=100,我们开100个线程,每个线程将资源变量num减1,按正常情况, # 通过100个线程执行完后,最后num=0.但是由于线程用资源时,没有加锁,就出现某几个线程拿到的资源一样, # 如当num=50时,此时...
一.线程共享全局变量 分析下上面的代码:两个线程共享全局变量并执行for循环1000000,每次自动加1,我们都知道两个线程都是同时在运行,也就是说两个线程同时在执行 g_num = g_num + 1 操作, 经过我们冷静分析一波,貌似结果还是应该等于2000000,对不对?
如果在调用 acquire 对这个锁上锁之前,它已经被其他线程上了锁,那么此时 acquire 会堵塞,直到这个锁被解锁为止。 示例: 使用互斥锁完成2个线程对同一个全局变量各加100万次的操作。 import threading import time g_num = 0 def test1(num): global g_num for i in range(num): mutex.acquire() # 上锁 ...
在Python中，线程同步可以通过threading.Lock对象来实现。下面是一个使用threading.Lock来确保多线程访问共享资源互斥的示例：在这个例子中，threading.Lock()创建了一个锁对象。当多个线程尝试访问共享资源（这里是变量shared_resource）时，每个线程都会先调用lock.acquire()来获取锁。如果锁已被另一个线程持有，则该...
pythonmultiprocessing多进程变量共享与加锁的实现 python多进程和多线程是⼤家会重点了解的部分，因为很多⼯作如果并没有前后相互依赖关系的话其实顺序并不是⾮常的重要，采⽤顺序执⾏的话就必定会造成⽆谓的等待，任凭cpu和内存⽩⽩浪费，这是我们不想看到的。为了解决这个问题，我们就可以采⽤多线程...
gLock=threading.Lock();# 创建一把锁gLock.acquire()# 上锁gLock.release()# 释放锁 就拿上面含有线程x和线程y的例子来说,线程中循环执行100万次A = A + 1,我们使用加锁机制,每次执行这行代码的之前都加上锁,这样另外一个线程就不能再来使用全局变量A,这行代码执行完之后就释放锁,这样另外一个进行就有可...